Diferencia Entre Minería De Datos Y Herramientas De Consulta

Diferencia Entre Minería De Datos Y Herramientas De Consulta
Diferencia Entre Minería De Datos Y Herramientas De Consulta

Vídeo: Diferencia Entre Minería De Datos Y Herramientas De Consulta

Vídeo: Diferencia Entre Minería De Datos Y Herramientas De Consulta
Vídeo: ¿CUÁL ES LA DIFERENCIA ENTRE LA MINERÍA DE DATOS Y LA CIENCIA DE DATOS? 2024, Mayo
Anonim

Minería de datos frente a herramientas de consulta

Las herramientas de consulta son herramientas que ayudan a analizar los datos en una base de datos. Proporcionan funciones de creación de consultas, edición de consultas, búsqueda, hallazgo, informes y resumen. Por otro lado, la minería de datos es un campo de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante a partir de datos sin procesar. Los datos utilizados como entrada para el proceso de minería de datos generalmente se almacenan en bases de datos. Los usuarios que se inclinan por las estadísticas utilizan Data Mining. Utilizan modelos estadísticos para buscar patrones ocultos en los datos. Los mineros de datos están interesados en encontrar relaciones útiles entre diferentes elementos de datos, lo que en última instancia es rentable para las empresas.

Procesamiento de datos

La minería de datos también se conoce como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD). Como se mencionó anteriormente, es un campo de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante a partir de datos sin procesar. Debido al crecimiento exponencial de los datos, especialmente en áreas como las empresas, la minería de datos se ha convertido en una herramienta muy importante para convertir esta gran cantidad de datos en inteligencia empresarial, ya que la extracción manual de patrones se ha vuelto aparentemente imposible en las últimas décadas. Por ejemplo, actualmente se utiliza para diversas aplicaciones como análisis de redes sociales, detección de fraude y marketing. La minería de datos generalmente se ocupa de las siguientes cuatro tareas: agrupación, clasificación, regresión y asociación. La agrupación consiste en identificar grupos similares a partir de datos no estructurados. La clasificación consiste en reglas de aprendizaje que se pueden aplicar a nuevos datos y, por lo general, incluirá los siguientes pasos: preprocesamiento de datos, diseño de modelos, aprendizaje / selección de características y evaluación / validación. La regresión consiste en encontrar funciones con un error mínimo en los datos del modelo. Y la asociación busca relaciones entre variables. La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?

Herramientas de consulta

Las herramientas de consulta son herramientas que ayudan a analizar los datos en una base de datos. Por lo general, estas herramientas de consulta tienen una interfaz gráfica de usuario con formas convenientes de ingresar consultas como un conjunto de atributos. Una vez que se proporcionan estas entradas, la herramienta genera consultas reales compuestas por el lenguaje de consulta subyacente utilizado por la base de datos. SQL, T-SQL y PL / SQL son ejemplos de lenguajes de consulta utilizados en muchas bases de datos populares en la actualidad. Luego, estas consultas generadas se ejecutan contra las bases de datos y los resultados de las consultas se presentan o informan al usuario de manera organizada y clara. Normalmente, el usuario no necesita conocer un lenguaje de consulta específico de la base de datos para utilizar una herramienta de consulta. Las características clave de las herramientas de consulta son el creador y editor de consultas integrados, informes y cifras resumidos, funciones de importación y exportación y capacidades avanzadas de búsqueda / búsqueda.

¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y herramientas de consulta?

Las herramientas de consulta se pueden utilizar para crear e introducir consultas fácilmente en bases de datos. Las herramientas de consulta facilitan la creación de consultas sin siquiera tener que aprender un lenguaje de consulta específico de la base de datos. Por otro lado, Data Mining es una técnica o un concepto en informática, que se ocupa de extraer información útil y previamente desconocida a partir de datos brutos. La mayoría de las veces, estos datos sin procesar se almacenan en bases de datos muy grandes. Por lo tanto, los mineros de datos pueden usar las funcionalidades existentes de las herramientas de consulta para preprocesar datos sin procesar antes del proceso de minería de datos. Sin embargo, la principal diferencia entre las técnicas de minería de datos y el uso de herramientas de consulta es que, para utilizar las herramientas de consulta, los usuarios deben saber exactamente lo que están buscando, mientras que la minería de datos se utiliza principalmente cuando el usuario tiene una vaga idea de lo que buscan. estan buscando.

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